인공 지능의 미래 영향

AI는 계속해서 비즈니스 운영을 방해하고 가치를 창출할 것입니다.

이 문서에서는 인공 지능이 미래에 조직에 어떤 영향을 미치도록 설정되어 있는지 살펴보고 해당 분야 전문가의 통찰력을 측정합니다.

인공 지능(AI)은 비즈니스가 직원과 클라이언트 측 모두에서 프로세스, 제품 및 사람과 작업하고 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. Gartner는 전 세계 AI 소프트웨어 시장이 2022년에 20% 이상 증가한 620억 달러에 이를 것으로 예측합니다. 이러한 디지털화는 오늘날의 파괴적인 환경에서 보다 스마트하고 능률적이며 비용 효율적인 비즈니스 운영을 뒷받침할 뿐만 아니라 보다 민첩한 운영을 추진하기 때문에 모든 부문의 기업에 판도를 바꾸고 있습니다.

이를 염두에 두고 기술이 계속 발전하고 더 많은 비즈니스 사용 사례에 침투함에 따라 인공 지능의 가능한 미래 영향을 살펴봅니다.

기업 이니셔티브에 미치는 영향

여러 부문에 걸쳐 모든 규모의 조직이 비즈니스 전략의 일부로 AI를 계속 배포할 것으로 보입니다. 한 발 물러서서 지능형 자동화와 같은 AI 강화 기술 구현에 전략적 접근 방식을 적용함으로써 리더는 고객 서비스 향상, 경쟁력 향상, 생산성 향상 및 직원 만족도가 높아집니다.

Blue Prism의 연구 및 AI 책임자인 Eric Tyree는 다음과 같이 설명했습니다. 전략적 기업 이니셔티브를 달성하는 원동력입니다.

"이 점에서 앞서가는 것은 시장 내에서 조직의 경쟁력에 상당한 영향을 미칠 것입니다."

진화하는 인력

프로세스와 혁신을 개선하기 위한 AI 기반 기술을 통해 조직은 디지털 우선 사고 방식을 사용하여 운영 방식을 다시 상상할 수 있습니다. 이를 통해 직원은 관리 기능이 아닌 고객 서비스에 중점을 둔 업무를 포함하여 보다 목적 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

Tyree는 계속해서 다음과 같이 말했습니다:“상대적으로 말하면 지능형 자동화 기술은 프로세스 개선 및 변환의 쉬운 부분입니다. 지능형 자동화는 운영 재구성의 구현을 훨씬 간단하게 만들고 기업이 인력을 바라보는 방식, 업무 방식, 비즈니스에 전략적 가치가 있는 변화를 실행하는 능력에 막대한 영향을 미치고 있습니다.

“디지털 로봇이 가지고 있는 기능은 이 기술이 '무거운 일'을 처리할 수 있도록 하여 직원들이 더 의미 있고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 강조점은 수익 창출 또는 고객 중심 활동으로 인적 자본의 이동이 되며, 이는 역량 강화, 직원을 위한 보다 충실한 업무, 조직 전체에 걸쳐 리소스의 민첩성과 확장성을 향상시킵니다.

"더 많은 기업이 AI 및 기타 혁신 기술에 전념함에 따라 전 세계적으로 더 많은 조직이 더 나은 방향으로 이러한 영향을 보게 될 것입니다."

자율 네트워크

오늘날과 같이 빠르게 변화하는 디지털 및 상업 세계에서 조직은 네트워크에 의존하여 일상을 운영합니다. 그러나 이 새로운 하이브리드 작업 세계의 요구 사항을 충족하는 데 필요한 네트워킹 서비스를 배포하려면 이제 인공 지능 및 기타 자율 기능을 활용하는 네트워크가 필요합니다.

Extreme Networks의 국제 시장 수석 부사장인 John Morrison은 "자동화 자체와 기술이 자가 프로비저닝, 자가 진단 및 자가 치유가 될 수 있다는 생각은 오래전부터 존재했습니다."라고 설명했습니다.

“그러나 인공 지능(AI)의 발전 덕분에 자율 네트워크가 이제 현실이 되었습니다. 자율 네트워크는 자체적으로 구성, 모니터링 및 유지 관리하여 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 수행하지 않고 실행됩니다. AI는 이제 제한적이고 오류가 발생하기 쉬운 네트워크를 교체하고 사람과 연결에 '권한을 부여하고 활성화'하는 대신 문제를 '찾고 수정'해야 하는 과중한 IT 팀의 부담을 덜어줌으로써 비즈니스에 상당한 영향을 미치고 있습니다.

“모든 사람이 AI로 구동되는 자율 네트워크의 이점을 누릴 수 있습니다. 의료 기관의 경우 이러한 네트워크는 예를 들어 의료용 헬리콥터를 헬기 착륙장에 있는 의사에게 연결하거나 환자의 생명을 유지하는 IV 펌프를 모니터링할 수 있는 기능이 있습니다. 그리고 학교의 경우 연결된 교실을 만들어 지원 소프트웨어를 통해 어린이가 학습 문제를 극복하도록 돕거나 출석을 모니터링하여 위험에 처한 학생들을 교육에 적극적으로 참여시킬 수 있습니다.”

개인화 및 맞춤화

고객 측면에서 디지털 서비스 사용자는 참여를 보다 효율적으로 만드는 것으로 입증된 AI 배포의 이점을 누리고 있습니다. 인공 지능은 아직 개발 초기 단계이지만 시간이 지남에 따라 강화된 개인화 및 맞춤화를 지원할 것으로 보입니다.

Zowie의 CEO이자 설립자인 Maja Schaefer는 "새로운 메타버스 시대에 들어서면서 우리는 증가하는 데이터 포인트에만 액세스할 수 있게 되며, 이는 AI를 보다 효율적으로 사용하여 고객을 위한 맞춤형 경험을 생성할 수 있음을 의미합니다."라고 말했습니다. 피>

“미래에는 브랜드에 대한 우리의 경험이 항상 맞춤화될 것입니다. 예를 들어 메타버스의 슈퍼마켓에 들어가면 선반이 다른 사람들과 다르게 쌓입니다.

“AI는 이미 더 나은 온라인 추천과 타겟 광고를 주도하고 있습니다. 미래에는 그 이상으로 상호작용에도 영향을 미칠 것입니다. 지난 몇 년 동안 우리는 AI 기술의 점점 더 실용적인 응용 프로그램을 보았고 앞으로 몇 년 동안 널리 보급될 것입니다. AI가 일상 생활의 일부가 됨에 따라 개인 정보를 기억하고 관리하는 것이 중요합니다. 처리 중인 데이터는 항상 익명으로 처리되어야 하며 특정 목적으로만 사용해야 합니다.”

산업의 AI

AI가 앞으로 몇 년 동안 계속 발전함에 따라 더 많은 부문에서 더 많은 운영을 방해하여 효율성을 높이고 근로자의 부담을 줄일 것입니다. AI의 가장 큰 영향은 가장 효율적으로 모델을 프로덕션 환경으로 이전하고 이러한 모델을 기존 비즈니스 프로세스와 가장 잘 통합할 수 있는 회사에서 나올 것입니다.

Seldon의 CEO이자 설립자인 Alex Housley는 다음과 같이 말했습니다. 현재 36%의 채택률을 기록하고 있음에도 불구하고 향상된 진단 또는 단백질 접힘과 같은 의료 애플리케이션은 탁월한 사회적, 경제적 수익을 제공할 수 있습니다.

“또한 건설 및 물류와 같은 다른 산업에서 ML 모델을 활용하여 서비스를 최적화하는 것을 보기 시작했습니다. 예를 들어 건설 업계에서는 ML을 사용하여 프로젝트를 계획할 때 견적의 정확성을 높이고 사고를 예방하기 위해 현장에서 잠재적인 위험을 감지하여 안전을 개선하고 있습니다.

“또한 우리는 개발자가 모델을 생성하는 방법이 개선되고 모델을 압축하고 엣지 하드웨어에서 실행할 수 있는 기능과 함께 AI가 더 나은 성능을 보이는 것을 보고 있습니다. 따라서 더 다양한 애플리케이션이 가능합니다. AI 마켓플레이스, AI 메이커/교사 키트, 로우코드/노코드 AI 플랫폼과 같은 기술로 인해 AI에 대한 접근성도 높아지고 있습니다.

"대체로 이러한 개선 사항은 산업에서 AI의 사용을 극적으로 개선했으며 2021년 말까지 거의 3분의 1 기업이 모델을 생산하게 되었습니다."

제조의 기계 상태

제조업은 기계 상태라는 새로운 프레임워크를 통해 혁신의 큰 잠재력을 보게 될 것입니다. 이 기능은 IoT(사물 인터넷) 및 AI를 사용하여 분석을 통해 산업용 기계 고장을 예측 및 예방하고 기계 성능을 개선합니다.

Augury의 CEO이자 공동 설립자인 Saar Yoskovitz는 이것이 향후 제조 운영에 어떤 영향을 미칠 것인지 설명했습니다. “AI는 자동화 및 IoT 기능과 같은 기술과 함께 4차 산업 혁명을 주도하고 있습니다.

“제조업은 AI가 이러한 비즈니스의 프로세스, 효율성 및 용량에 대한 더 큰 가시성을 제공하는 데 사용됨에 따라 이미 큰 이점을 보고 있는 산업 중 하나입니다. 주요 예는 제조 공장 내의 중요 장비 및 지원 장비에 대한 예측 분석을 제공하기 위해 AI로 구동되는 솔루션인 기계 상태입니다.

"센서는 산업용 기계의 진동, 온도 및 자기 데이터를 캡처하고 AI는 해당 데이터와 인간 신뢰성 전문가의 입력을 기반으로 기계 문제를 진단하고 원인을 설명하고 조치를 처방합니다.

“이 AI 사용 사례의 영향은 엄청납니다. 중요한 기계가 고장나면 전체 생산 라인이 중단되고 이는 전체 공급망에 심각한 업스트림 및 다운스트림 영향을 미칩니다. 따라서 기계 상태를 통해 제조업체는 공급망 문제 또는 생산에 영향을 미치는 글로벌 이벤트에 대한 탄력성을 강화할 수 있습니다.”